본 기술은 쓰루-포커스 스캔 광학현미경(TSOM) 이미지를 적은 실촬영으로 얻고 이를 반도체 검사에 활용하는 방법입니다. 몇 장의 실제 초점 영상과 FMM 기반 광학계 해석으로 다른 초점 위치의 가상 영상을 생성해 TSOM 이미지를 만들고, 딥러닝으로 학습한 검사 툴로 결함 범주를 판정합니다.
TSOM은 일반 광학현미경으로 10nm 이하 미세 3차원 패턴을 측정할 수 있는 기술이지만, 초점 깊이가 다른 영상을 많이 얻기 위해 시료나 렌즈 위치를 반복해서 옮겨야 해 시간과 노력이 많이 들었습니다. 딥러닝 적용에 필요한 대량의 검증용 TSOM 데이터베이스를 구축하기도 어려운 한계가 존재했습니다.
본 기술은 실제 영상과 같은 초점의 가상 영상을 비교해 광학계 변환식을 보정한 뒤, 초점 근처에 조밀하게 배치한 가상 영상으로 정밀한 TSOM 이미지를 얻습니다. 이를 학습 데이터로 삼아 딥러닝 검사용 툴을 확정하므로 검사 속도와 정확도가 함께 높아집니다. 반도체 웨이퍼의 미세 패턴 계측과 공정 불량 검사 장비에 적용될 수 있어 전자현미경 수준의 판별을 저비용 광학 장비로 구현할 수 있습니다.
본 발명은 산업통상자원부의 다중 초점 광학 /계측 검사 기술 지원을 통해 개발되었습니다.
JP6328222B2, US2017-0301079A1
